ELM-Adaboost 基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法，集成学习/增强学习MATLAB程序

最新推荐文章于 2025-11-30 16:31:13 发布

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🔥 内容介绍

在时间序列预测领域，机器学习算法的应用日益广泛。其中，极限学习机（ELM）和Adaboost算法都是备受关注的方法。本文将介绍一种基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法，探讨其原理和应用。

首先，我们来了解一下极限学习机（ELM）算法。ELM是一种单层前馈神经网络，其主要特点是随机初始化输入层与隐藏层之间的连接权重，并通过解析解的方式快速计算输出层的权重。相比于传统的神经网络算法，ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点。因此，ELM被广泛应用于时间序列预测领域。

Adaboost算法是一种集成学习算法，通过串行训练多个弱分类器，并根据分类器的准确性动态调整样本权重，最终得到一个强分类器。Adaboost算法的核心思想是通过不断调整样本权重，使得后续的分类器能够更加关注分类错误的样本，从而提高整体的分类准确率。在时间序列预测中，Adaboost算法可以用于组合多个ELM模型，提高预测的准确性。

基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法的具体步骤如下：

首先，选择一组合适的输入变量作为时间序列的特征。这些特征可以包括历史观测值、季节性因素、趋势等。通过合理选择特征，可以提高模型的预测能力。
接下来，使用ELM算法训练多个基本分类器。每个基本分类器都是一个单层前馈神经网络，其中输入层与隐藏层之间的连接权重是随机初始化的。通过解析解的方式，可以快速计算输出层的权重。
在训练每个基本分类器时，根据Adaboost算法的原理，调整样本的权重。对于分类错误的样本，增加其权重；对于分类正确的样本，减小其权重。这样，后续的分类器将更加关注分类错误的样本，提高整体的分类准确率。
最后，将所有基本分类器组合起来，得到一个强分类器。可以使用加权投票的方式进行组合，即根据每个基本分类器的准确率给予不同的权重。

通过以上步骤，基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法可以得到一个准确性更高的预测模型。该算法在时间序列预测领域具有广泛的应用前景。例如，在股票市场中，可以使用该算法对股价进行预测，帮助投资者做出更加明智的决策。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );